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分析前チェックリスト:SQL の前に確認すること

Stage 4 — 第4章 | データマネジメント入門 推定学習時間:35〜45分 | 難易度:★★☆☆☆


この章で学ぶこと

NULL チェックや重複検出は analytics の品質 SQL で学びます。 本章では クエリを書く前 に、データマネジメント視点で確認すべき 判断チェックリスト を扱います。

さくら商事の山田さんは、SQL スキルは上がりました。 それでも「この表を触っていいか」「この数字を会議で使っていいか」で止まる場面が残ります。

この章を終えると、こんなことができるようになります:

  • 分析前チェックリストを その場で使える 形で持てる
  • SQL 品質チェックと 判断チェック の役割分担を説明できる
  • 公式 / 探索 / 野良の 利用境界 を確認できる
  • さくら商事の「分析開始前 5 分」ルーティンを説明できる

1. 上手い SQL でも会議で使えない

山田さんが作った「6 月チャネル別売上」は、SQL としては正しかった。 しかし会議前チェックで次の問題が判明しました。

# チェック 結果
1 参照表は SSOT か × staging_orders(Silver)
2 定義は用語集と一致か × 返品前
3 カタログに記載か ×
4 品質ルール通過か 未実行
5 会議利用の承認 ×

鈴木

「計算は合ってるかも。でも 公式経路じゃない から会議には出せない。」


2. 二種類のチェック

種類 タイミング 内容 担当
判断チェック(本章) SQL 正本・定義・権限・用途 アナリスト全員
SQL 品質チェック(analytics) SQL NULL、重複、外れ値 AE / アナリスト
判断チェック → SQL 作成 → 品質 SQL → 共有 / 会議
          

3. 分析前チェックリスト(さくら商事版)

A. データの出どころ

  • A1. 参照している表・列は カタログ にあるか
  • A2. 公式数字なら mart_* または セマンティックレイヤー
  • A3. Bronze / 野良 Sheets ではないか
  • A4. OLTP 本番 に直接触っていないか

B. 意味と定義

  • B1. 指標名は 用語集 の定義と一致するか
  • B2. 返品・キャンセル・テスト注文の 除外 は公式と同じか
  • B3. 同名列(revenue 等)を 借りていないか

C. 品質・鮮度

  • C1. 対象期間に 既知インシデント はないか(#data-incident)
  • C2. マートの 最終更新時刻 は用途に足りるか
  • C3. 探索なら 非公式 注記を付ける

D. 権限・コンプライアンス(Stage 5 詳述)

  • D1. PII 列を 含めていないか(必要ならマスク済みか)
  • D2. 利用目的は 申請済み
  • D3. 外部共有 禁止 データではないか

E. 共有・会議

  • E1. 会議資料 → L3 / 公式マートのみ
  • E2. 探索結果 → 「非公式・暫定」 ラベル
  • E3. オーナー不明データ → 使用停止

4. 用途別:どこまでチェックするか

用途 必須セクション さくら商事
経営会議 A + B + C + E 全部 佐藤承認
部門定例 A + B + C マーケオーナー
個人探索 A3/A4 + D1 自己責任、共有禁止
外部報告 全部 + ガバナンス DPO 確認

5. 5 分ルーティン(山田さん版)

  1. カタログで表を検索(30 秒)
  2. 用語集で指標定義(1 分)
  3. #data-incident を検索(30 秒)
  4. mart_* か確認(30 秒)
  5. 会議用なら L3 経由に切替(2 分)

Slack 定型

「この分析、公式経路確認済みmart_finance / 用語集 v1.2 / インシデントなし)。探索版は別途。」


6. analytics への橋渡し

判断チェック 通過後、SQL 品質チェックへ。

判断チェック OK 次にやること
公式マート確定 analytics の NULL/重複 SQL を実行
探索 Silver 確定 軽量チェック + 非公式ラベル
野良と判明 止める。公式へ移行 ticket

詳細: データ品質チェック


7. Stage 4 の振り返り

キーワード
s4-p1 6 軸で症状を言語化
s4-p2 止める・伝える・直す
s4-p3 野良マートと SSOT 崩壊
s4-p4 SQL の判断

Stage 5 では 権限・ガバナンス・AI 時代のハーネス へ。


体系コラム:カリキュラム上の位置づけ

項目 内容
Stage / 章 Stage 4 — 第4章「分析前チェックリスト」(Stage 4 完結章)
今回の論点 上手い SQL でも、公開前の 5 分 で会議利用可否を判断する
DAMA 領域 データ品質、メタデータ、データガバナンス
ライフサイクル 活用直前の ゲート(加工の成果を世に出す前)
前章との接続 野良マートと SSOT — 公式経路かをチェックリスト第 1 項に
次章への伏線 アクセス制御の基礎 — 見ていいデータの 権限層

📚 途中チェックポイント

Stage 4 を終えた時点で、次の 3 点を確認してください。

  • 返品欠損のような事例を 6 軸 のどれで説明するか、2 軸以上挙げられるか
  • 品質疑義が出たとき 誰に・いつ・何を 報告するか、さくら商事版 runbook で言えるか
  • 分析前チェックリストの 5 項目 を、社内探索用と経営会用で使い分けられるか

まとめ

ポイント 内容
判断チェック 正本・定義・用途・権限
SQL チェック 値の異常検知(analytics)
5 分ルーティン カタログ・用語集・インシデント
会議 公式経路のみ

この章のキーメッセージ:

分析力は 「書く力」 だけでなく 「触っていいか決める力」 です。 チェックリストは創意の枷ではなく、説明責任のショートカットです。


次に読む


確認問題

問題 1

山田さんが staging_orders から売上を出し、会議資料に載せようとした。 分析前チェックで引っかかる項目 として最も適切なのはどれですか。

A. A2(公式数字なのに mart / L3 経路ではない)
B. ウィンドウ関数の有無
C. グラフの色
D. Python のバージョン

正解: A

解説: Silver/staging は 公式提供層ではない です。会議には Gold / L3 が必要です。


問題 2

判断チェックと SQL 品質チェックの関係として 最も正確 なのはどれですか。

A. 同じもの。どちらか 1 つで足りる
B. 判断チェックが先。SQL 品質チェックは値の異常検知で後
C. SQL 品質チェックだけすれば SSOT は自動達成
D. 判断チェックは経営のみ

正解: B

解説: 正本・用途 の確認が先、 の検証が後です。役割は補完関係です。


問題 3

個人探索で silver_orders を使う。最低限クリアすべきはどれですか。

A. 何も確認不要
B. 本番 OLTP 非使用、PII 非含有、結果に非公式ラベル
C. 経営承認必須
D. 野良 Sheets にコピーしてから

正解: B

解説: 探索は 限定的に許可 されますが、本番・PII・無ラベル共有は禁止です。C は過剰、D は SSOT 崩壊です。


用語メモ(この章)

用語 意味(この章での使い方)
判断チェック SQL 前の正本・定義・用途・権限確認
公式経路 SSOT マート + セマンティックレイヤー
非公式ラベル 探索・暫定結果である旨の明示
既知インシデント 公開中の品質問題(#data-incident 等)